Derin doku sinyalleri genellikle dolaşım ve solunum gibi kritik fizyolojik süreçlerle daha güçlü bir korelasyona sahiptir.1. Tıbbi ultrason, bu derin doku sinyallerini yakalamak için oldukça etkili bir araçtır. Ancak çoğu insan için bu teknoloji günlük yaşamlarında erişilemez durumda. Ultrason testleri, pahalı makinelerin ve deneyimli klinisyenlerin kilit rol oynadığı hastanelerde sınırlıdır.
Klinik dışı ortamlarda ultrason teknolojisinin sınırlı mevcudiyetinin ortaya çıkardığı zorlukların farkında olarak bir çözüm geliştirmeye koyulduk. Tamamen entegre, otonom bir yama üzerinde ultrasonik sistem tasarlamayı hedefledik. Bu yama, hem ultrasonik probu hem de kablosuz kontrol elektroniğini yumuşak, giyilebilir bir formatta birleştirir (Şekil 1a). Sadece uygun maliyetli olmakla kalmaz, aynı zamanda eğitimli bir operatöre olan ihtiyacı da ortadan kaldırır. Denekten alınan derin doku sinyalleri koşullandırılır ve yama üzerinde önceden işlenir, ardından kablosuz olarak bir arka uç alıcıya aktarılır ve burada özelleştirilmiş bir makine öğrenimi algoritması tarafından analiz edilir.
Bu ultrasonik sistemi, çok çeşitli derin doku sinyallerini yakalayabilen, zengin fizyolojik bilgiler içeren arteriyel nabızlar, ventriküler kasılmalar ve diyafram gezileri (Şekil 1b) dahil olmak üzere çok çeşitli derin doku sinyallerini yakalayabilen yama üzerinde yaptık. ve teşhis değeri. Arteriyel nabız dalga formlarından, kalp atış hızı, kan basıncı ve arteriyel uyum gibi kardiyovasküler hastalıklarla ilişkili kritik parametreler elde edilebilir. Ventriküler kasılmalardan, kalp fonksiyonunun kantitatif bir ölçüsü olan kardiyak döngüler sırasında kalp odasının çap değişimi elde edilebilir. Diyafram gezimi, tipik solunum hacimlerini karakterize etmek ve hava yolu obstrüksiyonu veya akciğer kapasitesi kısıtlaması gibi solunum sorunlarını teşhis etmek için kullanılabilen, akciğer fonksiyonunun yerine geçen bir özelliktir.
Yamanın yeteneklerini daha fazla göstermek için egzersiz sırasında bir katılımcı üzerinde bir çalışma yürüttük. Katılımcı 30 dakika sürekli bisiklet sürdü ve ardından 30 dakika dinlendi. Katılımcı serbestçe hareket ederken karotis kan basıncı dalga biçimini ve kalp atış hızını kaydettik (Şekil 1c). Darbe hacmini, bir darbe kontur yöntemi kullanarak basınç dalga formlarından da tahmin ettik.2. Kalp debisi daha sonra atım hacmi ve kalp atış hızının ürünü olarak hesaplanır. Sonuçlarımız, egzersiz yoğunluğu arttıkça, ölçülen kalp debisinin de arttığını ve kalp atış hızının buna uygun olduğunu gösterdi. Atım hacmi başlangıçta artar ve sınırlı ventrikül boyutu nedeniyle düzleşir (Şekil 1d).
Arka uçta, otonom veri işleme için kullanılan makine öğrenimi algoritması kusursuz görünüyordu. Bununla birlikte, ortak bir tuzak, algoritmanın zayıf genellenebilirliğidir. Pek çok algoritma, eğitim veri kümesinden sapan yeni özelliklere sahip verileri kabul etmekte zorlanır ve bizimki de öyleydi. Başlangıçta genellenebilirliği on konu çapraz doğrulama testi ile karakterize ettik. Modeli her konuda eğittik ve ardından diğer dokuz konuda doğruladık. Ne yazık ki, sonuçlar kabul edilemezdi, model yeni deneklerde yalnızca ortalama %63,23’lük bir doğruluk elde etti (Şekil 1e solda). Bu genelleme problemini çözmek için etki alanı uyarlama tekniğini kullandık.3 denekler arasındaki veri tutarsızlıklarını en aza indirmek için bilgisayar bilimcileri tarafından geliştirilmiştir. Yeni konudan veri toplamak için minimum çabayla, model yeni konuya yüksek doğrulukla uyum sağlayabilir (sağdaki Şekil 1e). Genelleme sorununu ele alarak, yama teknolojimizin çok çeşitli kişiler için güvenilir olmasını sağlayabiliriz.
Özetle, tam entegre ultrason yamasının geliştirilmesi, ultrason teknolojisini günlük sağlık hizmetleri senaryoları için erişilebilir hale getirmede önemli bir atılımı temsil ediyor. Kablosuz bağlantısıyla, hantal kablolara olan ihtiyacı ortadan kaldırır ve veri toplama sırasında daha fazla mobilite sağlar. Gerçek zamanlı, makine öğrenimi tabanlı algoritmalar, veri işleme ve analizini otomatikleştirerek klinisyenler için değerli zaman ve kaynakları serbest bırakır. Bu yenilikler birlikte, tıbbi nesnelerin internetine doğru derin doku fizyolojisinin sürekli gözetiminin yolunu açıyor.
“Hareketli deneklerde derin dokuları izlemek için tam entegre bir giyilebilir ultrason sistemi” başlıklı bu çalışma Nature Biotechnology’de (https://www.nature.com/articles/s41587-023-01800-0) yayınlandı.
Referans
1 Lin, M., Hu, H., Zhou, S. & Xu, S. Derin doku algılama için yumuşak giyilebilir cihazlar. Nat. Rahip Mater. 7850–869, doi:10.1038/s41578-022-00427-y (2022).
2 Scolletta, S., Biagioli, B. & Giomarelli, P. içinde Anestezi, Ağrı, Yoğun Bakım ve Acil APICE 225-236 (Springer, 2007).
3 Morerio, P., Cavazza, J. & Murino, V. Denetimsiz derin alan uyarlaması için minimum entropi korelasyon hizalaması. içinde Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı (2018).